ch3 信道容量 PPT课件
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第3章信道与信道容量-PPT精品
• 信道种类
1无干扰信道
2有干扰无记忆信道
3有干扰有记忆信道
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》 曹雪虹等编著
3
3.1信道分类和表示参数
二进制对称信道（BSC）
1-p 0
p
0 p
1p p
P
p
1p
1
1
1-p
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》 曹雪虹等编著
X
+
Y
pY(y/ai)
1 e(yai)2/22
2
G
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》 曹雪虹等编著
6
3.1信道分类和表示参数
波形信道
x(t)
y(t)
+
n(t)
pY(y/x)pY(y1,y2,yL/x1,x2,xL)
pY(y/x)pxp,yx((xx,)y)pxp,yx((xx,)n)pn(n)
p (bj/a i)
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》 曹雪虹等编著
13
3.2离散单个符号信道及其容量
对称信道容量
C＝maIx(X;Y)ma[H x(X)H(X|Y)]
p(ai)
p(ai)
ma[H x(Y)H(Y| X)]
p(ai)
maHx(Y)H(Y/X)
p(ai)
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》 曹雪虹等编著
7
3.2离散单个符号信道及其容量
信息传输率
信道在单位时间内平均传输的信息量定义为信 息传输速率
R=I(X;Y)=H(X)－H(X/Y) 比特/符号
Rt=I(X;Y)/t
第五章 信道与信道容量ppt课件
0 输入 p p 1 1-p 二进制对称信道 1 1-p 0 输出
2018/10/23
信息论与编码
如果信道噪声和其他干扰导致传输的二 进序列发生统计独立的差错，且条件概 率对称，即
p ( Y 0 / X 1 ) p ( Y 1 / X 0 ) p (5-1-1) p ( Y 1 / X 1 ) p ( Y 0 / X 0 ) 1 p
2018/10/23
信息论与编码
5.1.1 信道模型
• 如何进行“黑箱” 操作? 通信系统模型，在信道编码器和信道解码器 之间相隔着许多其他部件，如调制解调、放大、 滤波、均衡等器件, 以及各种物理信道。信道遭 受各类噪声的干扰，使有用信息遭受损伤。从信 道编码的角度，我们对信号在信道中具体如何传 输的物理过程并不感兴趣，而仅对传输的结果感 兴趣：送人什么信号, 得到什么信号，如何从得 到的信号中恢复出送人的信号，差错概率是多少。
图5-1-2 信道模型
2018/10/23
信息论与编码
• 如何划分信道模型? 把信道编、解码器之间的所有部件看成是 一个“黑箱”（blackbox），像研究多端 口网络那样把问题归结为输人、输出和转 移概率矩阵三个要素，如上图5-1-1所示。 图中，X＝{x0，x1，…，xq-1}是包含q个元 素的输人符号集，Y＝{y0,y1，…，yQ-1}是 包含Q个元素的输出信号集。由q和Q等于 2、大于2还是趋于，可区分出如下一些信 道模型。
2018/10/23
信息论与编码
• 1. 二进制离散信道模型 （1）二进制离散信道模型的组成
二进制离散信道模型由一个允许输
入值的集合X＝{0,1}和可能输出值的集 合Y={0,1}，以及一组表示输入、输出关 系的条件概率（转移概率）组成。
2018/10/23
信息论与编码
如果信道噪声和其他干扰导致传输的二 进序列发生统计独立的差错，且条件概 率对称，即
p ( Y 0 / X 1 ) p ( Y 1 / X 0 ) p (5-1-1) p ( Y 1 / X 1 ) p ( Y 0 / X 0 ) 1 p
2018/10/23
信息论与编码
5.1.1 信道模型
• 如何进行“黑箱” 操作? 通信系统模型，在信道编码器和信道解码器 之间相隔着许多其他部件，如调制解调、放大、 滤波、均衡等器件, 以及各种物理信道。信道遭 受各类噪声的干扰，使有用信息遭受损伤。从信 道编码的角度，我们对信号在信道中具体如何传 输的物理过程并不感兴趣，而仅对传输的结果感 兴趣：送人什么信号, 得到什么信号，如何从得 到的信号中恢复出送人的信号，差错概率是多少。
图5-1-2 信道模型
2018/10/23
信息论与编码
• 如何划分信道模型? 把信道编、解码器之间的所有部件看成是 一个“黑箱”（blackbox），像研究多端 口网络那样把问题归结为输人、输出和转 移概率矩阵三个要素，如上图5-1-1所示。 图中，X＝{x0，x1，…，xq-1}是包含q个元 素的输人符号集，Y＝{y0,y1，…，yQ-1}是 包含Q个元素的输出信号集。由q和Q等于 2、大于2还是趋于，可区分出如下一些信 道模型。
2018/10/23
信息论与编码
• 1. 二进制离散信道模型 （1）二进制离散信道模型的组成
二进制离散信道模型由一个允许输
入值的集合X＝{0,1}和可能输出值的集 合Y={0,1}，以及一组表示输入、输出关 系的条件概率（转移概率）组成。
《信道容量》PPT课件
n
C log r H ( p1, p2 ps ) Nk log M k
k 1
log 2 H ( 1 , 1 , 1 , 1) ( 3 log 3 1 log 1 ) 2488 4 4 4 4
1 1.75 0.811 0h.06（1 比特 / 信道符号） 35
• 另一种简单的方法： • 1.当输入分布为等概率时：计算出各个输出概率
信道容量的取得的过程亦是信源符号概率分布的自我调整的过程某一个输入信源符号对输入提供的平均信息量大于其他符号则势必更多的使用这个信源符号与此同时信源符号的概率分布也就发生了变化和调整由于输入信源符号分布的调整又减少了这个符号对输出提供的平均信息量增加了其他符号提供的平均信息量
第三章
信道与信道容量
h
1
• 求信道容量，必须求出使互信息量达到 最大的信源概率分布p(x)；
• 对于无噪无损信道，当信宿为等概分布 时，信源也为等概分布;
• 问题：对于无噪有损信道，信源的概率 分布是否也为等概分布？
h 18
3.4.2 对称离散信道的信道容量
h 19
对称DMC信道
• 对称离散信道：
• 对称性:
– 每一行都是由同一集{q1, q2,…qs}的诸元素不 同排列组成——输入对称
分布p(bj); • 2.然后计算H(Y); • 3.C=H(Y)max-H(Y/ai);
h 36
• 上题另解：
h 23
• 找一组信源概率分布，使C达到最大。 • 现在P(bj）=1/s，信源的概率分布为： • 假设信源为等概率分布p(ai)=1/r
p(bj ) p(a1) p(bj / a1) p(a2) p(bj / a2) p(am) p(bj / am) 1/ r[ p(bj / a1) p(bj / a2) p(bj / ar )] 1/ r 常数
C log r H ( p1, p2 ps ) Nk log M k
k 1
log 2 H ( 1 , 1 , 1 , 1) ( 3 log 3 1 log 1 ) 2488 4 4 4 4
1 1.75 0.811 0h.06（1 比特 / 信道符号） 35
• 另一种简单的方法： • 1.当输入分布为等概率时：计算出各个输出概率
信道容量的取得的过程亦是信源符号概率分布的自我调整的过程某一个输入信源符号对输入提供的平均信息量大于其他符号则势必更多的使用这个信源符号与此同时信源符号的概率分布也就发生了变化和调整由于输入信源符号分布的调整又减少了这个符号对输出提供的平均信息量增加了其他符号提供的平均信息量
第三章
信道与信道容量
h
1
• 求信道容量，必须求出使互信息量达到 最大的信源概率分布p(x)；
• 对于无噪无损信道，当信宿为等概分布 时，信源也为等概分布;
• 问题：对于无噪有损信道，信源的概率 分布是否也为等概分布？
h 18
3.4.2 对称离散信道的信道容量
h 19
对称DMC信道
• 对称离散信道：
• 对称性:
– 每一行都是由同一集{q1, q2,…qs}的诸元素不 同排列组成——输入对称
分布p(bj); • 2.然后计算H(Y); • 3.C=H(Y)max-H(Y/ai);
h 36
• 上题另解：
h 23
• 找一组信源概率分布，使C达到最大。 • 现在P(bj）=1/s，信源的概率分布为： • 假设信源为等概率分布p(ai)=1/r
p(bj ) p(a1) p(bj / a1) p(a2) p(bj / a2) p(am) p(bj / am) 1/ r[ p(bj / a1) p(bj / a2) p(bj / ar )] 1/ r 常数
《信道容量及其计算》课件
熵的定义
熵是衡量信息不确定度的物理量，也可以理解为信 息源的不确定程度。
信息量的定义
信息量是用来衡量某个事件的信息量大小，它与事 件发生的概率成反比。
熵与信息量的关系
熵与信息量成正比，即熵越大，则信息量越多。
信道容量的计算公式
1
离散无记忆信道
不同信源符号对应不同码字，使用香农公式进行计算。
2
连续无记忆信道
总结
1 信道容量的意义
信道容量是衡量信息传输 速率的重要指标，可以优 化传输效率和提高通信质 量。
2 信道容量的应用
信道容量应用广泛，包括 无线通信、光通信、数据 传输等领域。
3 未来的发展趋势
随着技术的发展，信道容 量会越来越高，将大幅提 高信息传输的效率和可靠 性。
信宿接收到的信号是连续的，用瑞利公式计算。
3
大信噪比近似
在大信噪比的情况下，信道容量计算公式可以近似为香农公式。
应用举例
无线通信系统中的信道容量
采用MIMO技术和Turbo编码，可以大幅度提高无线 传输的速率和可靠性。
光通信系统中的信道容量
采用波分复用技术和波分多路复用技术，可以大幅 度提高光纤的传输速率。
信道容量及其计算
本次课件将介绍信道容量的基本概念和计算公式，以及其在无线通信和光通 信等领域的应用举例。
什么是信道容量
信道的定义
信道是信息传输的媒介，以某种信号作为信息的表现形式，通过某种物质媒介进行传播。
信道容量的定义
信道容量是在满息量。
熵与信息量
信道与信道的容量.ppt
l 1
C(l)
• 独立并联信道容量
C1,2,L max I ( X ;Y )
L
C1 C2 CL Cl
• 高斯白噪声加性信道单位时间的信l1道容量
Ct
1 lim max
T T p( xi )
I ( X ;Y )
W
log(1
Ps ) N0W
16
C max I(X ;Y)（单位为bit/符号） p(ai )
Ct
1 T
max I (X ;Y )（单位为bit
p(ai )
/
秒）
13
• 无嗓无损信道
C
max
p(ai )
I
(
X
;Y
)Biblioteka maxH(
X
)
max
H
(Y
)
log
2
n
• 有嗓无损信道
C
max
p(ai )
I
(
X
;Y
)
max
H
(Y
x(t) 信 道 y(t)
– n(t)：信道的加性高斯白噪声
n(t)
• 一个受加性高斯白噪声干扰的带限波形信道的 容量,由香农(1948)正式定义：
C max{I (X ,Y )} p(x) 10
连续信道及其容量
• 高斯白噪声加性信道单位时间的信道容量
Ct
1 lim max
T T p( xi )
p(Y|X)
X
Y
信道
• 对于无记忆离散序列信道,其信道转移概率为
L
p(Y | X ) p(Y1,YL | X1, X L ) p(Yl | Xl )
第三章信道及信道容量PPT课件
第三章 信道及信道容量
第一节 信道分类及表示参数 第二节 单符号离散信道及其容量 第三节 离散序列信道及其容量 第四节 连续信道及其容量
05.12.2020
1
研究信道容量的意义?
信道是信息传输的通道。由于干扰而丢失的信息为 H(X|Y ); 在接收端获取的关于发送端信源X的信息量是：
I(X;Y)＝H(X)-H(X|Y) 即：信道中平均每个符号传送的信息量。对于信道,所关心的问 题是平均每个符号传送的最大信息量。这就是信道容量C=max I(X;Y) bit/符号
每个数字对应一种颜色（反之未必），数字已知，则颜色确 定，H(X|Y)=0。H(X,Y)=H(Y)=…..
6、2.21（3）信号放大问题。课上已经强调过，仍出错。
7、向孔祥品学习
05.12.2020
9
复习：第四节 连续信源的熵和互信息
一、单符号连续信源的熵 相对熵（差熵）
H c(X ) p X (x)lop X g (x)dx Hc(XY )p(xy)lopg(xy)dxdy Hc(Y/X )p(xy)lopg(y/x)dxdy
(2) 离散无记忆信道(DMC-Discrete Memoryless Channel)
仍是单符号离散信道，符号集中的符号数目大于2 。
05.12.2020
7
转移概率矩阵（传递阵矩）P :
P11 P12 P1m
P [
P ij
]
P21
P22
P2m
Pn1
Pn2
Pnm
m
m
转移概率矩 元阵 素中 之 1。 各 和 P(b 行 j等 |ai)的 于 Pij1
2 Pm2,通常m0,2 P,此时有：
H0C5.1(2X.202)0
第一节 信道分类及表示参数 第二节 单符号离散信道及其容量 第三节 离散序列信道及其容量 第四节 连续信道及其容量
05.12.2020
1
研究信道容量的意义?
信道是信息传输的通道。由于干扰而丢失的信息为 H(X|Y ); 在接收端获取的关于发送端信源X的信息量是：
I(X;Y)＝H(X)-H(X|Y) 即：信道中平均每个符号传送的信息量。对于信道,所关心的问 题是平均每个符号传送的最大信息量。这就是信道容量C=max I(X;Y) bit/符号
每个数字对应一种颜色（反之未必），数字已知，则颜色确 定，H(X|Y)=0。H(X,Y)=H(Y)=…..
6、2.21（3）信号放大问题。课上已经强调过，仍出错。
7、向孔祥品学习
05.12.2020
9
复习：第四节 连续信源的熵和互信息
一、单符号连续信源的熵 相对熵（差熵）
H c(X ) p X (x)lop X g (x)dx Hc(XY )p(xy)lopg(xy)dxdy Hc(Y/X )p(xy)lopg(y/x)dxdy
(2) 离散无记忆信道(DMC-Discrete Memoryless Channel)
仍是单符号离散信道，符号集中的符号数目大于2 。
05.12.2020
7
转移概率矩阵（传递阵矩）P :
P11 P12 P1m
P [
P ij
]
P21
P22
P2m
Pn1
Pn2
Pnm
m
m
转移概率矩 元阵 素中 之 1。 各 和 P(b 行 j等 |ai)的 于 Pij1
2 Pm2,通常m0,2 P,此时有：
H0C5.1(2X.202)0
第四章：信道与信道容量PPT课件
信道的作用
在信息系统中信道主要用于传输与存储信 息，而在通信系统中则主要用于传输。
-
12
§5.1:概述－4
研究信道的目的
实现信息传输的有效性和可靠性
有效性：充分利用信道容量
可靠性：通过信道编码降低误码率
在通信系统中研究信道，主要是为了描述、 度量、分析不同类型信道，计算其容量，即 极限传输能力，并分析其特性。
•香农第一定理的物理意义
-
23
§4.3:离散无记忆信道及其信道容量-1
离散消息序列信道
一般无记忆 无记忆信道
平稳无记忆 离散消息序列信道
有记忆信道 : 平稳，有限状态 有记忆信道
-
24
§4.3:离散无记忆信道及其信道容量-2
离散无记忆信道及其信道容量
P(
y
x
K
)无 记 忆
k1
P( yk
xk )
通信技术研究－－信号在信道中传输的过 程所遵循的物理规律，即传输特性
信息论研究－－信息的传输问题（假定传
输特性已知）
-
13
§4.2:信道的分类与描述
信道分类 信道描述
-
14
§4.2:信道分类与描述－1
信道分类
从工程物理背景——传输媒介类型； 从数学描述方式——信号与干扰描述方式； 从信道本身的参数类型——恒参与变参； 从用户类型——单用户与多用户；
-
30
§4.3:离散无记忆信道及其信道容量-8
对称信道
1
1
31
6
3
1 16 6
1 6
1 3
1 3
1 1 1 1
P1
3 1
6
3 1
6
在信息系统中信道主要用于传输与存储信 息，而在通信系统中则主要用于传输。
-
12
§5.1:概述－4
研究信道的目的
实现信息传输的有效性和可靠性
有效性：充分利用信道容量
可靠性：通过信道编码降低误码率
在通信系统中研究信道，主要是为了描述、 度量、分析不同类型信道，计算其容量，即 极限传输能力，并分析其特性。
•香农第一定理的物理意义
-
23
§4.3:离散无记忆信道及其信道容量-1
离散消息序列信道
一般无记忆 无记忆信道
平稳无记忆 离散消息序列信道
有记忆信道 : 平稳，有限状态 有记忆信道
-
24
§4.3:离散无记忆信道及其信道容量-2
离散无记忆信道及其信道容量
P(
y
x
K
)无 记 忆
k1
P( yk
xk )
通信技术研究－－信号在信道中传输的过 程所遵循的物理规律，即传输特性
信息论研究－－信息的传输问题（假定传
输特性已知）
-
13
§4.2:信道的分类与描述
信道分类 信道描述
-
14
§4.2:信道分类与描述－1
信道分类
从工程物理背景——传输媒介类型； 从数学描述方式——信号与干扰描述方式； 从信道本身的参数类型——恒参与变参； 从用户类型——单用户与多用户；
-
30
§4.3:离散无记忆信道及其信道容量-8
对称信道
1
1
31
6
3
1 16 6
1 6
1 3
1 3
1 1 1 1
P1
3 1
6
3 1
6
第3章信道及其容量 95页PPT文档
二、平均互信息
互信息量 I(xi ; yj)：收到消息yj 后获得关于xi的信息量
I ( x i;y j) I ( x ) I ( x /y ) lo p ( 1 x i) g lo p ( x i 1 g |y j) lo p ( p x ( ig x |iy ) j)
即：互信息量表示先验的不确定性减去尚存的不确定性， 这就是收信者获得的信息量
但如果信道中有干扰(噪声)存在，接收到符号Y后对发送 的是什么符号仍存在有不确定性。
接受到bj后，关于X的不确定性为
H(X|bj) X
p(x|bj)logp(x1|bj)
这是接收到输出符号bj后关于X的后验熵。 后验熵是当信道接收端接收到输出符号bj后，关于输入
符号的信息测度。
后验熵在输出符号集Y范围内是个随机量，对后验熵在符
解：X:{0,1} Y:{0,1,2} 此时，r ＝2，s ＝3， 传递矩阵为：
021
0
p
0
1－p
2 1－q
1
q
1
0 p 1 p 0 1 0 1q q
符号“2”表示接收到了“0”、“1”以外的特殊符 号
这种信道实际是存在的。
• 设有一个信道，其输入为正、负方波信号，那么，信道输 出送入译码器的将是受干扰后的方波信号R(t)，如图(b)。
信道输入信源X的熵
H (X )i r1p (a i)lo gp ( 1 a i) Xp (x )lo gp (x )
H(X)是在接收到输出Y以前，关于输入变量X的先验不 确定性，称为先验熵。
如果信道中无干扰(噪声)，则信道的输出符号与输入符 号一一对应，那么，接收到传送过来的符号后就消除了对发 送符号的先验不确定性。
信道容量及其计算PPT课件
6 6 3 3
C log 4 H (1 , 1 , 1 , 1) 2 (1 log 1 1 log 1 1 log 1 1 log 1)
3366
3 33 36 66 6
0,0817(bit / symbol)
第12页/共27页
（2）、准对称信道的容量
准对称信道：信道矩阵（列）的子阵是对称矩阵。
信道容量定义为信道中每个符号所能传递的最大 信息量，也就是最大 I (X；Y)值。
C max{I (X ;Y )} P(x)
此时输入的概率分布称为最佳输入分布。
第5页/共27页
信道容量C与输入信源的概率无关（C只对应着一种 信源概率分布，即最佳概率分布），它只是信道传输概 率的函数（不同的转移概率对应不同的信道），只与信 道的统计特性有关，所以信道容量是完全描述信道特性 的参量。
I(x
k;Y )
j
P(
j
|
k) log
P( j | k) P(i)P( j
|
i)
i
第17页/共27页
一般信道容量的计算方法 （拉格朗日乘子法）
第18页/共27页
（4）、扩展信道的信道容量
定理1：如果信道的输入随机序列为 X (X1, X 2,X N ) 通过信道传输，接收到的随机序列为 Y (Y1,Y2 ,YN ) 若信道是无记忆的，即满足
级联信道：信道1的输出作为信道2的输入。
C min{ C1,C2}
第25页/共27页
第四讲 信道容量及其计算
结束
第26页/共27页
谢谢您的观看！
第27页/共27页
第13页/共27页
例：求二元对称删除信道的C。（例3.8中特例 ）
02 1
信道及信道容量PPT课件
j=1,2,…,s
求： 1. 联合概率: p(xi yj)= p(xi)p(yj| xi)= p(yj)p(xi | yj) i=1,2,…,r；j=1,2,…,s
第四章：信道及信道容量
二、离散单符号信道及其信道容量
1.离散单符号信道的数学模型（续7）
r
r
2. 输出符号概率: p(yj) p(xiyj) p(xi)p(yj|xi)
一、信道分类
一. 信道分类（续2）
按输入/输出之间的记忆性来划分： ✓ 无记忆信道：信道在某时刻的输出只与信道该时刻 的输入有关而与信道其他时刻的输入、输出无关。 有记忆信道：信道在某时刻的输出与其他时刻的输 入、输出有关。
根据信道的输入/输出是否是确定关系可分为: ✓ 有噪声信道 无噪声信道
第四章：信道及信道容量
信道特性可以用转移概率矩阵来表示：
P=[p(yj|xi)]r×s
• 信道的数学模型为{X, P(Y|X),Y}
第四章：信道及信道容量
二、离散单符号信道及其信道容量
1.离散单符号信道的数学模型（续4）
例1：二元对称信道 （BSC：binary symmetric channel）
输入符号集A={0,1}, 输出符号集B={0,1}，r＝s＝2．
满足： （1）0≤ p(yj|xi) ≤ 1 (i=1,2,…,r；j=1,2,…,s)
s
（2） p( y j | xi ) 1 j 1
(i=1,2,…,r)
第四章：信道及信道容量
二、离散单符号信道及其信道容量
1.离散单符号信道的数学模型（续2）
信道传递概率可以用信道矩阵来表示：
x1 Px2
i1
i1
矩阵表示：
j=1,2,…,s
求： 1. 联合概率: p(xi yj)= p(xi)p(yj| xi)= p(yj)p(xi | yj) i=1,2,…,r；j=1,2,…,s
第四章：信道及信道容量
二、离散单符号信道及其信道容量
1.离散单符号信道的数学模型（续7）
r
r
2. 输出符号概率: p(yj) p(xiyj) p(xi)p(yj|xi)
一、信道分类
一. 信道分类（续2）
按输入/输出之间的记忆性来划分： ✓ 无记忆信道：信道在某时刻的输出只与信道该时刻 的输入有关而与信道其他时刻的输入、输出无关。 有记忆信道：信道在某时刻的输出与其他时刻的输 入、输出有关。
根据信道的输入/输出是否是确定关系可分为: ✓ 有噪声信道 无噪声信道
第四章：信道及信道容量
信道特性可以用转移概率矩阵来表示：
P=[p(yj|xi)]r×s
• 信道的数学模型为{X, P(Y|X),Y}
第四章：信道及信道容量
二、离散单符号信道及其信道容量
1.离散单符号信道的数学模型（续4）
例1：二元对称信道 （BSC：binary symmetric channel）
输入符号集A={0,1}, 输出符号集B={0,1}，r＝s＝2．
满足： （1）0≤ p(yj|xi) ≤ 1 (i=1,2,…,r；j=1,2,…,s)
s
（2） p( y j | xi ) 1 j 1
(i=1,2,…,r)
第四章：信道及信道容量
二、离散单符号信道及其信道容量
1.离散单符号信道的数学模型（续2）
信道传递概率可以用信道矩阵来表示：
x1 Px2
i1
i1
矩阵表示：
j=1,2,…,s
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